开源医疗大模型有哪些

开源医疗大模型是指那些由社区贡献、共享且不涉及商业机密的大型机器学习模型，专门用于医疗领域的问题解决和数据分析。这些模型通常在自然语言处理、图像识别和预测分析等方面有着广泛的应用，以下是一些比较知名的开源医疗大模型：

1. BioBERT：基于BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的预训练模型，专门针对生物医学文本进行了优化。BioBERT在生物医学文献的理解、命名实体识别等方面表现突出。

2. ClinicalBERT：这是BioBERT的一个变体，专为临床文本而设计，用于提高临床文本的处理能力，比如临床记录中的疾病诊断和治疗建议的提取。

3. BlueBERT：使用了来自PubMed的文献和MIMIC-III临床数据库进行预训练的BERT模型，旨在提高模型在临床文本理解和医学编码任务中的表现。

4. UMLS Metathesaurus：统一医学语言系统（Unified Medical Language System）的元词典，它是一个综合的词汇资源库，涵盖了多种医学词汇表和同义词集，广泛用于医学信息的编码和检索。

5. MedBERT：这是一个专门针对医学文献摘要的BERT模型，用于理解和生成医学相关的文本信息。

6. PubHealthBERT：这是基于BERT的一个变种，旨在提高对公共卫生文本的理解能力，如用于疾病监测、健康政策分析等任务。

这些模型通过使用大量的医学文本数据进行预训练，能够更好地理解医学领域的语言和知识，进而在特定的医疗任务中提供支持。

相关问题

开源 dds 有哪些

开源的DDS（Data Distribution Service）是一种用于实现实时数据传输的通信中间件。它基于发布-订阅模式，用于在不同的应用程序、设备或计算机之间传输和共享数据。

目前，开源的DDS实现有以下几种：

1. Eclipse Cyclone DDS：Eclipse Cyclone DDS是一个优秀的开源DDS实现，它是Eclipse IoT和ADLINK共同合作开发的。它具有高度的性能和可伸缩性，支持多种平台和编程语言。

2. OpenDDS：OpenDDS是一个由OCI（Object Computing Inc.）开发和维护的开源DDS实现，它是CORBA（Common Object Request Broker Architecture）的一部分。它实现了DDS的规范，并提供了C++和Java的API。

3. Fast RTPS：Fast RTPS是一款实现了DDS规范的高性能DDS实现，它由eProsima开发和维护。它支持多种平台和编程语言，包括C++, Java和Python等。

4. RTI Connext DDS：RTI Connext DDS是一款商业的DDS实现，但也有其开源版本。它具有广泛的应用领域，包括医疗、智能交通、机器人等。它支持多种平台和编程语言，并提供了丰富的工具和功能。

总之，开源的DDS实现有多种选择，每个实现都具有特定的优势和适用场景。用户可以根据自己的需求和条件选择适合的开源DDS实现。